基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度估计算法

• 作者: 侯娟 安卫 宋会杰 王燕平 董绍武
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 原子钟差 时间尺度 渐消因子 钟差模型 Kalman滤波
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1205-1211,1219
• 页数: 8页
• 分类号: P228
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20180065

摘要

Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在守时实验室具有重要实用价值.由于原子钟状态模型误差估计存在偏差,Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动,应当对状态模型误差进行实时控制.对此,引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法.对状态预测协方差矩阵引入渐消因子,利用统计量实时计算渐消因子的量值,控制状态预测协方差阵的增长,降低了原子钟状态估计的扰动.实验结果表明,相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法,基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度,改进时间尺度的稳定度.